从科幻到现实:预测性维护正在改写制造业的游戏规则
人工智能(AI)和物联网(IoT)的融合,通常称为AIoT,正在彻底改变制造业。再加上先进的预测性维护能力,这些技术为运营效率、成本降低和整体生产力设定了新的标准。维护策略也从被动修复演变为更智能、数据驱动的方法。
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人工智能(AI)和物联网(IoT)的融合,通常称为AIoT,正在彻底改变制造业。再加上先进的预测性维护能力,这些技术为运营效率、成本降低和整体生产力设定了新的标准。维护策略也从被动修复演变为更智能、数据驱动的方法。
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物联网(IoT)技术彻底改变了我们在数字世界的连接和互动方式,根据IoT Analytics的数据,到2024年底,全球的物联网设备数量可能达到188亿台,比2023年增长13%。在现实世界中,物联网正在深刻地改变着各个行业,而工业物联网(IIoT)则处于这一变化的前沿。
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预测性维护通过传感器、连接技术和 AI 优化设备性能。实时数据可减少停机时间、延长设备寿命并防止故障发生。了解 贸泽电子如何助力打造智能可靠的监测系统。
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随着自动化技术的颠覆性突破,人工智能的加速发展使得“人机结合”的制造环境正逐步变为现实。
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试想一下,将人类工人、机器人和智能体系统与设备集成入一个工厂数字孪生之中,在一个数字的虚拟世界中,迭代一座智慧工厂的流程和体验,将激发出哪些超越自动化的新潜能?
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工业需要经历新一轮的“智变”,从自动化升级到自主化,并向着柔性化、智能化、以及人机协同的工业5.0愿景迈进。
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逐浪AI大潮已经不再只是停留在概念层面,而是全方位的生态落地并扩散渗透到各个产业领域加速“智变”。
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在对互操作性、可互换性和便携性需求不断增长的推动下,工业自动化领域正在经历一场重大变革。这场变革的起点是开源技术的采用,从基于树莓派的工业控制器到Linux边缘设备,不一而足。这一转变重塑了各行业实现自动化的方式,带来了前所未有的灵活性和创新潜力。
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单对以太网(SPE)技术为现代通信基础设施带来了真正的附加价值。Phoenix Contact凭借在SPE领域的全面产品组合,提供技术解决方案和跨行业专业知识。与传统以太网解决方案相比,SPE仅需一对线缆即可同时传输数据和电力。该技术可在最远1000米距离内提供10Mbps传输速率,或在40米范围内实现高达1Gbps的速率,能够满足包括智能测量变送器和摄像系统等对传感器联网要求非常高的应用。
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从业务连续性的角度而言,提高适应性是工业5.0带来的最重要影响之一。在这种语境下,适应性是指组织承受和适应影响其正常运营的冲击、干扰和变化的能力。此处所指的适应性通常涵盖两个关键方面:其一是抵御大流行病、战争、网络攻击和自然灾害等破坏性事件的能力,即使这样的事件持续很长时间,也不至于产生重大负面影响;其二是适应破坏性情况,并在问题解决后更好地重启生产的能力。本文中,我们将探讨为新范式提供支持的一
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为了应对气候变化和资源稀缺所带来的日益严峻的压力,当今企业注重通过更智能的流程、高能效的系统和人工智能 (AI) 支持的运营来减少对环境的影响。借助解决现代问题的新兴技术,工业5.0通过着重强调可持续发展来推动企业的进步。本博客将探讨工业5.0如何塑造可持续工业发展的未来,其中包括先进的智能自动化、生成式AI和循环经济实践等。
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探索工业自动化如何提升效率、可持续性和创新。在 Mouser 找到最前沿的组件。
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为什么全世界都在加速从“制造”迈向“智造”? 作为智能制造的集中体现,一座智慧工厂是如何将物理世界和数字世界“缝合”起来的?
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机器视觉正在重塑质量控制——精准检测、减少缺陷,为各行业带来更高可靠性。抓住现在,探索前沿组件,尽在贸泽一站购足!
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数百年来,围绕人类和机器的生产方式、生产力的变革浪潮持续推进。未来的智能制造已不只是单纯的生产力和生产方式的智能化升级,它正被赋予更丰富的内涵。面对未来可能出现的长期不确定性,如何通过包括物联网、云计算、人工智能、虚拟现实、区块链、5G网络等先进技术与传统工业的深度融合,开出应对未来的智能化良方?
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增材制造不太可能取代传统生产。而且,它也没必要取代。它所带来的新应用,以及它给汽车、航空航天和建筑等行业带来的潜在利益本身就已经很有吸引力。 未来我们很可能看到的是,企业将左右逢源,利用传统制造技术进行大批量生产,同时依靠增材制造进行定制化生产,不断突破可能的极限。
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制造业一直走在技术创新的前沿。如今,制造业再次经历了一系列前所未有的变革。机器人技术、先进传感器、设备连接和高级分析技术的普及,推动了现代工业4.0制造业的发展。现在,这一领域正准备迎接另一场变革,向工业5.0世界过渡。本文将讨论工业4.0和工业5.0之间的区别、从工业4.0向工业5.0演进过程中面临的挑战,以及尽可能实现无缝过渡的一些方法。
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对于许多工厂来说,部署一个高效的预测性维护系统仍然是一个充满挑战的任务。这一系统的建立需要投资昂贵的传感器、数据存储和分析工具。此外,将预测性维护集成到现有维护流程中可能需要进行重大的组织变革。这意味着员工需要接受新技术的培训,但对于工厂管理者而言,这场投入是值得的,因为只有预测性维护才是未来智能工厂所必备的维护策略,这种策略也将支撑现代工业企业持续提高其运营效率和市场竞争力。
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在过去的几年里,微型工厂越来越容易建立,对微型工厂的需求也显著增加。现在已经有相应的技术、基础设施和市场需求来建造小型、灵活的微型工厂,以快速响应客户的定制要求,同时保持低成本费用、低占地面积和低环境影响(通过可持续发展措施和近岸外包)。那么这意味着微型工厂时代的到来吗?本文将探讨微型工厂概念的起源,介绍微型工厂的特点,并展望微型工厂的未来。
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新阶段的AI将如何赋能智造?AI如何嵌入到工业底层,在生产现场的边缘侧和端侧发挥能量?如何构想生成式AI赋能的未来工厂?如何解锁新一轮的工业智能以及生产力提升?
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